Modelos Hargreaves Priestley-Taylor y redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia

Abstract

Resulta costoso medir directamente la evapotranspiración de referencia (ET0) con un lisímetro, y al no contar con esta información se utilizó el método de Penman-Monteith modificado por la FAO (ET0 FAO-56 P-M) para su cálculo. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de modelos empíricos como el de Hargreaves, Hargreaves calibrado y Priestley-Taylor, con el modelo de redes neuronales artificiales función de base radial(RNA BR), con las mismas variables de entrada, en la estimación de la ET0 FAO-56 P-M. Las estimaciones de ET0se evaluaron en cuatro estaciones climáticas del Distrito 075, Valle del Fuerte en Sinaloa, México. Las RNABR3 yRNABR7 utilizaron las mismas variables de entrada (o menos) que los métodos convencionales de HARGC y P-T,respectivamente. Los RMSE de HARGC y P-T en el ajuste, variaron de 0.7092 a 0.7848 y de 0.4178 a 0.8207, y en la validación de 1.1898 a 0.6914 y de 0.3800 a 0.6889,  respectivamente. De las RNABR3 y RNABR7 susRMSE en el ajuste fueron de 0.5295 a 0.6737 y de 0.3574 a 0.4809, y en la validación de 1.3096 a 0.6254 y de 0.3470 a 0.4919, respectivamente. Los RMSE obtenidos en el ajuste y en la validación de las RNABR3 y RNABR7definieron que éstas fueron mejores en la estimación de la ET0 FAO-56 P-M que los métodos convencionales.